A IA está transformando a maneira como vivemos, trabalhamos e brincamos. Está alterando como tomamos decisões e interagimos com a tecnologia. Mas, apesar de todo o seu poder, ele ainda precisa de humanos (por enquanto) – não apenas por humanos, mas aqueles que entendem como a IA funciona, as dependências entre bons dados e saídas úteis de IA e onde o julgamento humano é insubstituível.

Em meio a um mundo correndo em direção à automação, dados e alfabetização de IA não são apenas uma habilidade – é como você se torna o humano no loop.

O que significa ser “o humano no circuito”?

A frase “humana no loop” (HITL) vem de IA e aprendizado de máquina, referindo-se aos humanos que intervêm para orientar, corrigir ou entender os processos orientados a IA. Às vezes, significa revisar decisões geradas pela IA para capturar erros (pense na detecção de fraude ou diagnósticos médicos). Outras vezes, trata -se de injetar experiência humana, onde a IA não tem contexto, nuances ou raciocínio ético. Se você participou de uma conferência no ano passado, o HITL é o que os fornecedores apontam ao garantir às pessoas com preocupações com a IA de que os humanos ainda farão parte das principais estruturas de governança e tomada de decisão. O que é frequentemente esquecido é quantos humanos estarão no circuito, como podem ser os loops, ou quantos AI/Loops de software que um humano pode ser responsável.

Aqui está a nossa realidade: nem todos os humanos no circuito serão iguais.

Alguns serão superintendentes passivos, clicando em “aprovar” ou “rejeitar” em recomendações de IA (a cena do hospital do filme de 2006 “Idiocracy” vem à mente aqui). Outros serão os tomadores de decisão ativos impulsionados por uma cultura de investigação que moldam como a IA é usada, treinam modelos com melhores dados e fazem perguntas antes de serem solicitados por um algoritmo. A principal diferença entre os drones humanos passivos e os envolvidos ativamente na orientação de decisões de IA são os dados e a alfabetização da IA ​​dentro de uma cultura de investigação.

Por que a IA e dados o tornam indispensável

Duas anedotas curtas ilustram este ponto bem:

  1. No ano passado, tenho mostrado a um amigo que trabalha em um banco como o simples uso de ferramentas de IA fora de sua empresa pode ajudá -la a melhorar o engajamento e o impacto no trabalho. Ela acabou de destacar o trabalho por ser “inovador e proativo” por ser criativo sem sacrificar a segurança.
  2. A KPMG recentemente me deu uma demonstração de sua “bancada de trabalho de curiosidade”, uma ferramenta de IA que ajuda seus funcionários a localizar e alavancar décadas de conhecimento, dados e conhecimentos para ajudar com os clientes e a movê -los rapidamente.

Ambos os exemplos dependem dos seres humanos interpretando informações e aprendem mais por serem curiosos e curiosos. Afinal, a IA é tão boa quanto os dados que aprende – e os dados são tão úteis quanto os humanos que os interpretam. Se você quiser ser o Humano no loop, você precisa de três coisas:

  1. Alfabetização de dados: a fundação. A IA depende de dados limpos, consistentes, relevantes e representativos. Sem alfabetização de dados, você é apenas um espectador da revolução da IA. Com ele, você é o único impacto. Pergunte a si mesmo:
    • Você pode identificar dados ruins antes que levem a maus resultados?
    • Você entende como o viés pode deslizar para conjuntos de dados como um perseguidor de mídia social assustador pode deslizar para o seu DMS?
    • Você pode interpretar idéias orientadas pela IA para tomar decisões de negócios, em vez de apenas aceitar o que um modelo cospe?
  2. AI Alfabetização: o próximo nível. A AI alfabetização não é sobre codificar seu próprio modelo do zero. Trata -se de entender como a IA influencia as decisões, onde é útil e onde precisa de uma interação do curso humano. Em 2025, peço aos nossos clientes que imaginem que a IA é como o melhor estagiário do mundo: pode fazer 80% dos trabalhos mais comuns muito bem, mas que 20% restantes ainda são bastante suspeitos e precisa da orientação de um mentor mais sábio que pode trabalhar com ele para levá -lo a 100% lá. Pergunte a si mesmo:
    • Você sabe como os modelos de IA fazem previsões e onde eles podem dar errado?
    • Você pode questionar as saídas da IA ​​em vez de confiar cegamente nelas?
    • Você está ciente dos riscos éticos, problemas de conformidade e falhas de IA no mundo real?
  3. Cultura corporativa de (dados) Inquérito. A IA é apenas um software, mas sem um corpo de usuários que possam encontrá -lo, faça perguntas, cresça usando -o, se comunique com ele e confie, é tão inútil quanto os grãos de areia que seus chips são construídos. Uma cultura de investigação é aquela em que todos são capacitados em um ambiente psicologicamente seguro para fazer perguntas e compartilhar comentários. Uma cultura de consulta de dados garante que, dentro desse ambiente seguro, os usuários possam localizar, alavancar, confiar e comunicar essas idéias encontradas em dados sem medo. Pergunte a si mesmo:
    • Eu trabalho em um ambiente em que todos podem localizar dados?
    • Eu trabalho em um ambiente em que todos podem aproveitar os dados?
    • Eu trabalho em um ambiente em que todos podem confiar nos dados?
    • Eu trabalho em um ambiente em que todos podem comunicar dados?

Seja aquele atrás da IA

A automação está aqui para muitas tarefas de rotina. Mas para realmente aproveitar ao máximo, as organizações precisarão humanos Quem:

  • Entenda quando a IA está fazendo boas e más recomendações.
  • Saiba como validar insights de IA antes de agir sobre eles.
  • Pode explicar decisões orientadas pela IA em termos claros e humanos-a colegas de trabalho, executivos, reguladores e clientes.
  • Pode traduzir desafios de negócios para engenheiros de IA mais técnicos e focados em dados, enquanto também ouvem e aprendendo com eles.

Ser o Humano em loop não é sobre resistir à IA. Trata -se de ser a pessoa que sabe como usá -lo com responsabilidade, eficácia e estrategicamente.

Agora o quê?

Procure um inquérito (Inquisição@forester.com) com meu hoje para descobrir suas forças e propósitos naturais, por meio do seu próprio Funções, objetivos e valores Avaliação VIPpara melhorar o seu próprio Comunicações de dados e narrativa de dados habilidades e depois descobrir como construir sua cultura corporativa de consulta de dados via velocidade de curiosidade e Programação de dados e alfabetização de dados. Estou ansioso para trabalhar com você!

Se você é um fornecedor que procura compartilhar insights sobre suas ofertas de alfabetização de IA ou tem um caso de uso de como você ajudou outras pessoas com o acima mencionado, eu receberia a oportunidade de ouvir você. Saiba mais aqui: Briefes de analistas – Forrester.